portada Image Fusion in Remote Sensing: Conventional and Deep Learning Approaches (en Inglés)

Image Fusion in Remote Sensing: Conventional and Deep Learning Approaches (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Nasser Kehtarnavaz

Arian Azarang

Editorial

Springer

Idioma

Inglés

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.5x19.1x0.5 cm

Peso

0.18 kg.

ISBN13

9783031011283

N° edición

Categorías

Sistemas de información geográfica (sig) y percepción remota
Ingeniería eléctrica
Procesamiento de señales
Procesamiento digital de señales (dsp, por su sigla inglesa)

Image Fusion in Remote Sensing: Conventional and Deep Learning Approaches (en Inglés)

Nasser Kehtarnavaz (Autor) · Arian Azarang (Autor) · Springer · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Image Fusion in Remote Sensing: Conventional and Deep Learning Approaches (en Inglés)"

Image fusion in remote sensing or pansharpening involves fusing spatial (panchromatic) and spectral (multispectral) images that are captured by different sensors on satellites. This book addresses image fusion approaches for remote sensing applications. Both conventional and deep learning approaches are covered. First, the conventional approaches to image fusion in remote sensing are discussed. These approaches include component substitution, multi-resolution, and model-based algorithms. Then, the recently developed deep learning approaches involving single-objective and multi-objective loss functions are discussed. Experimental results are provided comparing conventional and deep learning approaches in terms of both low-resolution and full-resolution objective metrics that are commonly used in remote sensing. The book is concluded by stating anticipated future trends in pansharpening or image fusion in remote sensing.